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Titulares sobre Redes neuronales



Construyamos una red neuronal con Excel

Las redes neuronales suelen usarse mucho para crear inteligencia artificial usando la arquitectura del cerebro. Con el advenimiento de las AI, los traders podrían empezar a verse desplazados por algoritmos que dan mejores resultados, y quizás por eso es que ya están planeando recortar nóminas bancarias en el área de inversiones. ¿Acaso el futuro del trader es la AI?

Resumen del Webinar "Cómo utilizar Redes Neuronales para hacer trading"

Ayer día 10 de febrero pudimos asistir al webinar "Cómo utilizar Redes Neuronales para hacer trading" impartido por Juan Manuel Almodóvar. Juan Manuel es director de investigación y desarrollo en Sistemas Inversores, consultora especializada en trading algorítmico, desde donde ha colaborado con los departamentos de sistemas de varios fondos de inversión

Machine Learning aplicado al trading

Con el auge de los gigantes de la tecnología de la información (Google, Facebook, Apple, etc) la ciencia de la Inteligencia Artificial ha empezado a renacer. Con nombres tan futurísticos como Machine Learning, Metaheuristics o Data Mining se engloba toda una serie de algoritmos y tecnologías orientadas a procesar la hiperabundante información

2014 un año de Machine Intelligence

El 2014 ha sido un año especial para el desarrollo en profundidad de mis métodos de trading algorítmico. Si bien llevo mucho tiempo diseñando pieza a pieza toda la metodología, ha sido en este año que cada uno de los componentes y métodos ha alcanzado la suficiente madurez y ha sido testeado positivamente, como para articularlos todos en algo mayor, más completo y potente.

¿Qué son las redes neuronales y qué ventajas pueden ofrecernos?

Las redes neuronales simulan el proceso de aprendizaje del cerebro humano. Se presentan unos datos de entrada (inputs) en una estructura compleja de relaciones entre estos datos de entrada mediante conexiones matemáticas para que cada centro de aprendizaje (neuronas) aprendan dichas relaciones y comparando con los datos de salidas (outputs) generan una serie de patrones de aprendizaje, que servirá

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